只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源）
2017-03-15 08:55:54   来源：   评论：0 点击：

第七步：Python 深度学习

深度学习无处不在。深度学习建立在几十年前的神经网络的基础上，但是最近的进步始于几年前，并极大地提高了深度神经网络的认知能力，引起了人们的广泛兴趣。如果你对神经网络还不熟悉，KDnuggets 有很多文章详细介绍了最近深度学习大量的创新、成就和赞许。

最后一步并不打算把所有类型的深度学习评论一遍，而是在 2 个先进的当代 Python 深度学习库中探究几个简单的网络实现。对于有兴趣深挖深度学习的读者，我建议从下面这些免费的在线书籍开始：

• 神经网络与深度学习，作者 Michael Nielsen：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

1.Theano

链接：http://deeplearning.net/software/theano/

Theano 是我们讲到的第一个 Python 深度学习库。看看 Theano 作者怎么说：

Theano 是一个 Python 库，它可以使你有效地定义、优化和评估包含多维数组的数学表达式。

下面关于运用 Theano 学习深度学习的入门教程有点长，但是足够好，描述生动，评价很高：

• Theano 深度学习教程，作者 Colin Raffel：http://suo.im/1mPGHe

2.Caffe 

链接：http://caffe.berkeleyvision.org/

另一个我们将测试驱动的库是 Caffe。再一次，让我们从作者开始：

Caffe 是一个深度学习框架，由表达、速度和模块性建构，Bwekeley 视觉与学习中心和社区工作者共同开发了 Caf fe。

这个教程是本篇文章中最好的一个。我们已经学习了上面几个有趣的样例，但没有一个可与下面这个样例相竞争，其可通过 Caffe 实现谷歌的 DeepDream。这个相当精彩！掌握教程之后，可以尝试使你的处理器自如运行，就当作是娱乐。

• 通过 Caffe 实现谷歌 DeepDream：http://suo.im/2cUSXS

我并没有保证说这会很快或容易，但是如果你投入了时间并完成了上面的 7 个步骤，你将在理解大量机器学习算法以及通过流行的库（包括一些在目前深度学习研究领域最前沿的库）在 Python 中实现算法方面变得很擅长。

进阶篇

本篇是使用 Python 掌握机器学习的 7 个步骤系列文章的下篇，如果你已经学习了该系列的上篇，那么应该达到了令人满意的学习速度和熟练技能；如果没有的话，你也许应该回顾一下上篇，具体花费多少时间，取决于你当前的理解水平。我保证这样做是值得的。快速回顾之后，本篇文章会更明确地集中于几个机器学习相关的任务集上。由于安全地跳过了一些基础模块——Python 基础、机器学习基础等等——我们可以直接进入到不同的机器学习算法之中。这次我们可以根据功能更好地分类教程。